JP2976796B2 - 画像解析による領域の閾値決定方法 - Google Patents
画像解析による領域の閾値決定方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、複数の領域を表す画像
の各領域に対応する濃度範囲の閾値を定める画像解析に
よる領域の閾値決定方法に関する。
の各領域に対応する濃度範囲の閾値を定める画像解析に
よる領域の閾値決定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】複数の組織を有する合成物質の断面の画
像を組織分別のため２値化し、所望の組織に関する２値
画像を抽出し、その面積を求める解析が行われている。
特開昭６０−１０００３２号公報および特開平２−２３
２５５０号公報には画像を組織分別のため２値画像又は
数段の濃度段階の領域とする場合、画像を予め設定した
濃淡段階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成
し、基準となる画像についてこのヒストグラムに対して
各対象組織に対する濃度範囲を定める閾値を検査者が入
力すると、基準となる画像に類似する類似画像について
ヒストグラムを作成し、基準となる画像の閾値にならっ
て類似画像のヒストグラムの閾値を自動的に決定する方
法が開示されている。
像を組織分別のため２値化し、所望の組織に関する２値
画像を抽出し、その面積を求める解析が行われている。
特開昭６０−１０００３２号公報および特開平２−２３
２５５０号公報には画像を組織分別のため２値画像又は
数段の濃度段階の領域とする場合、画像を予め設定した
濃淡段階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成
し、基準となる画像についてこのヒストグラムに対して
各対象組織に対する濃度範囲を定める閾値を検査者が入
力すると、基準となる画像に類似する類似画像について
ヒストグラムを作成し、基準となる画像の閾値にならっ
て類似画像のヒストグラムの閾値を自動的に決定する方
法が開示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上述の閾値は
ヒストグラムのボトム位置（極小値の表れる位置）に設
定されるようになっており、明確なボトムが表れないヒ
ストグラムの場合、閾値を自動的に決定することが困難
であった。
ヒストグラムのボトム位置（極小値の表れる位置）に設
定されるようになっており、明確なボトムが表れないヒ
ストグラムの場合、閾値を自動的に決定することが困難
であった。
【０００４】本発明は上述の問題点に鑑みてなされたも
ので、基準画像の濃淡階調と基準画像に類似する類似画
像の濃淡階調を整合させるか、または基準画像のヒスト
グラムの特徴位置と類似画像の特徴位置の差に基づき、
類似画像の閾値を基準画像の閾値から定めるようにする
ことにより明確なボトムを有しないヒストグラムでも閾
値を決定できるようにすることを目的とする。また、基
準画像のヒストグラムの特徴位置と類似画像のヒストグ
ラムの特徴位置を、照明を調整することにより一致さ
せ、基準画像の閾値から類似画像の閾値をハードウェア
を用いて決定できるようにすることを目的とする。
ので、基準画像の濃淡階調と基準画像に類似する類似画
像の濃淡階調を整合させるか、または基準画像のヒスト
グラムの特徴位置と類似画像の特徴位置の差に基づき、
類似画像の閾値を基準画像の閾値から定めるようにする
ことにより明確なボトムを有しないヒストグラムでも閾
値を決定できるようにすることを目的とする。また、基
準画像のヒストグラムの特徴位置と類似画像のヒストグ
ラムの特徴位置を、照明を調整することにより一致さ
せ、基準画像の閾値から類似画像の閾値をハードウェア
を用いて決定できるようにすることを目的とする。
【０００５】
【０００６】
【課題を解決するための手段】 上記目的を達成するた
め、 複数の領域を表す画像を予め設定した濃淡段階に応
じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒストグ
ラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表す閾値
を定める画像解析による領域の閾値決定方法において、
基準画像のヒストグラムの特徴を表す特徴位置を定め、
該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す
閾値を定め、基準画像に類似する類似画像についてその
ヒストグラムの特徴位置を求め、基準画像のヒストグラ
ムの特徴位置と類似画像のヒストグラムの特徴位置との
差分を基準画像のヒストグラムの閾値に加算した位置を
類似画像のヒストグラムの閾値とする。
め、 複数の領域を表す画像を予め設定した濃淡段階に応
じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒストグ
ラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表す閾値
を定める画像解析による領域の閾値決定方法において、
基準画像のヒストグラムの特徴を表す特徴位置を定め、
該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す
閾値を定め、基準画像に類似する類似画像についてその
ヒストグラムの特徴位置を求め、基準画像のヒストグラ
ムの特徴位置と類似画像のヒストグラムの特徴位置との
差分を基準画像のヒストグラムの閾値に加算した位置を
類似画像のヒストグラムの閾値とする。
【０００７】また、試料に照明を当ててテレビカメラで
撮像した複数の領域を表す画像より予め設定した濃淡段
階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒ
ストグラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表
す閾値を定める画像解析による領域の閾値決定方法にお
いて、基準画像のヒストグラムとその特徴位置を求め、
該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す
閾値を定め、基準画像に類似する類似画像についてヒス
トグラムとその特徴位置を求め、類似画像のヒストグラ
ムの特徴位置が基準画像のヒストグラムの特徴位置と一
致するよう照明を調整し、基準画像のヒストグラムの閾
値を類似画像のヒストグラム閾値とする。
撮像した複数の領域を表す画像より予め設定した濃淡段
階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒ
ストグラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表
す閾値を定める画像解析による領域の閾値決定方法にお
いて、基準画像のヒストグラムとその特徴位置を求め、
該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す
閾値を定め、基準画像に類似する類似画像についてヒス
トグラムとその特徴位置を求め、類似画像のヒストグラ
ムの特徴位置が基準画像のヒストグラムの特徴位置と一
致するよう照明を調整し、基準画像のヒストグラムの閾
値を類似画像のヒストグラム閾値とする。
【０００８】また、前記特徴位置をヒストグラムの面積
重心の濃度の値とする。
重心の濃度の値とする。
【０００９】また、前記特徴位置をヒストグラムの濃度
の上限値と下限値との中央値とする。
の上限値と下限値との中央値とする。
【００１０】また、前記特徴位置をヒストグラムの濃度
の下限値とする。
の下限値とする。
【００１１】
【作用】基準画像の濃淡分布面積のヒストグラムと基準
画像に類似する類似画像のヒストグラムは画像が類似し
ているため、形状も類似するが、試料を照射する照明の
明るさの相違などにより平均の濃度などが異なる場合が
多い。このためヒストグラムの特徴を表す特徴位置を求
め、基準画像のヒストグラムの特徴位置に類似画像のヒ
ストグラムの特徴位置を合致させれば、両ヒストグラム
の形状はかなりよく重なるようになり閾値も同じ位置と
なる。そこで基準画像のヒストグラムで定めた閾値に、
両ヒストグラムの特徴位置の差分を加算して基準画像に
類似する画像のヒストグラムの閾値を決定することがで
きる。また、基準画像のヒストグラムと、基準画像に類
似する画像のヒストグラムを重ねる方法として、類似画
像が得られる試料への照明を調整することにより、両ヒ
ストグラムの特徴位置を合わせて重ねることができる。
特徴位置を合わせた後、基準画像のヒストグラムの閾値
を類似画像のヒストグラムの閾値として使うことができ
る。特徴位置としては、ヒストグラムの面積重心の濃度
の値、ヒストグラムの濃度の下限値と上限値の中央値、
ヒストグラムの濃度の下限値がヒストグラムの特徴を表
しているので用いられる。このように定めたヒストグラ
ムの閾値は基準画像、類似画像の領域に対応する濃度範
囲を表す閾値である。
画像に類似する類似画像のヒストグラムは画像が類似し
ているため、形状も類似するが、試料を照射する照明の
明るさの相違などにより平均の濃度などが異なる場合が
多い。このためヒストグラムの特徴を表す特徴位置を求
め、基準画像のヒストグラムの特徴位置に類似画像のヒ
ストグラムの特徴位置を合致させれば、両ヒストグラム
の形状はかなりよく重なるようになり閾値も同じ位置と
なる。そこで基準画像のヒストグラムで定めた閾値に、
両ヒストグラムの特徴位置の差分を加算して基準画像に
類似する画像のヒストグラムの閾値を決定することがで
きる。また、基準画像のヒストグラムと、基準画像に類
似する画像のヒストグラムを重ねる方法として、類似画
像が得られる試料への照明を調整することにより、両ヒ
ストグラムの特徴位置を合わせて重ねることができる。
特徴位置を合わせた後、基準画像のヒストグラムの閾値
を類似画像のヒストグラムの閾値として使うことができ
る。特徴位置としては、ヒストグラムの面積重心の濃度
の値、ヒストグラムの濃度の下限値と上限値の中央値、
ヒストグラムの濃度の下限値がヒストグラムの特徴を表
しているので用いられる。このように定めたヒストグラ
ムの閾値は基準画像、類似画像の領域に対応する濃度範
囲を表す閾値である。
【００１２】
【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。図１は本実施例を実現する装置の構成を示
すブロック図である。顕微鏡１には接眼レンズ部に撮像
用レンズを取り付け、この撮像レンズを通して撮像する
撮像装置２０が取り付けられている。測定試料を載せる
ステージ２１はＹ，Ｘ方向に移動し、測定試料の測定位
置領域の設定を行う。制御は後述するオートステージ装
置１５により行われる。なお、オートステージ装置は本
出願人による特公平１−２８９９２号、特公平５−７０
１２６号で詳細説明がなされている。またスタンドに設
けたパルスモータで上下方向に移動させる移動機構２２
により位置調整が行われ、位置信号を後述するオートフ
ォーカス装置１６に送信し、移動制御信号を受信してス
テージ２１の上下方向の移動を行う。照明装置２３は測
定試料の照明を行い、後述する照明自動調節装置１７に
より照明の強度を調整する。
て説明する。図１は本実施例を実現する装置の構成を示
すブロック図である。顕微鏡１には接眼レンズ部に撮像
用レンズを取り付け、この撮像レンズを通して撮像する
撮像装置２０が取り付けられている。測定試料を載せる
ステージ２１はＹ，Ｘ方向に移動し、測定試料の測定位
置領域の設定を行う。制御は後述するオートステージ装
置１５により行われる。なお、オートステージ装置は本
出願人による特公平１−２８９９２号、特公平５−７０
１２６号で詳細説明がなされている。またスタンドに設
けたパルスモータで上下方向に移動させる移動機構２２
により位置調整が行われ、位置信号を後述するオートフ
ォーカス装置１６に送信し、移動制御信号を受信してス
テージ２１の上下方向の移動を行う。照明装置２３は測
定試料の照明を行い、後述する照明自動調節装置１７に
より照明の強度を調整する。
【００１３】Ａ／Ｄ変換器２は撮像装置２０からの入力
データをアナログからディジタルに変換し、入力バッフ
ァ３はこのディジタルデータを一時的に格納する。バス
４は信号の伝達を行い、プログラムメモリ５は本装置の
動作を規定するプログラムを格納し、ＣＰＵ６はこのプ
ログラムに従い装置全体の制御を行う。
データをアナログからディジタルに変換し、入力バッフ
ァ３はこのディジタルデータを一時的に格納する。バス
４は信号の伝達を行い、プログラムメモリ５は本装置の
動作を規定するプログラムを格納し、ＣＰＵ６はこのプ
ログラムに従い装置全体の制御を行う。
【００１４】画像処理プロセッサ７は入力した画像デー
タの濃淡処理、２値化処理、画像解析などを行い、濃淡
画像メモリ８は濃淡画像データを格納し、２値化メモリ
９は２値画像データを格納する。出力バッファ１０は出
力するデータを一旦格納し、Ｄ／Ａ変換器１１はこの出
力データをディジタルよりアナログに変換し、ＣＲＴ１
２はこの出力データを画面に表示する。バス４にはイン
タフェース１３を介して制御管理用コンピュータ１４が
接続され、オートステージ装置１５、オートフォーカス
装置１６、照明自動調節装置１７、プリンタ１８、モニ
タ１９を制御する。オートステージ装置１５は制御管理
用コンピュータ１４により決められた測定試料の測定位
置、領域が撮像装置２０の視野が所定の測定点になるよ
うステージ２１をＸ，Ｙ方向に移動させる。オートフォ
ーカス装置１６は撮像装置２０に鮮明な画像が得られる
ように移動機構２２を制御してステージ２１を上下方向
に移動し焦点の自動合わせをする。照明自動調節装置１
７は画像処理プロセッサ７の画像解析により照明装置２
３の照明強度を制御して画像濃度の調節を行う。
タの濃淡処理、２値化処理、画像解析などを行い、濃淡
画像メモリ８は濃淡画像データを格納し、２値化メモリ
９は２値画像データを格納する。出力バッファ１０は出
力するデータを一旦格納し、Ｄ／Ａ変換器１１はこの出
力データをディジタルよりアナログに変換し、ＣＲＴ１
２はこの出力データを画面に表示する。バス４にはイン
タフェース１３を介して制御管理用コンピュータ１４が
接続され、オートステージ装置１５、オートフォーカス
装置１６、照明自動調節装置１７、プリンタ１８、モニ
タ１９を制御する。オートステージ装置１５は制御管理
用コンピュータ１４により決められた測定試料の測定位
置、領域が撮像装置２０の視野が所定の測定点になるよ
うステージ２１をＸ，Ｙ方向に移動させる。オートフォ
ーカス装置１６は撮像装置２０に鮮明な画像が得られる
ように移動機構２２を制御してステージ２１を上下方向
に移動し焦点の自動合わせをする。照明自動調節装置１
７は画像処理プロセッサ７の画像解析により照明装置２
３の照明強度を制御して画像濃度の調節を行う。
【００１５】図２は金属表面組織または生体組織の濃淡
画像（多値画像）を示す。濃淡画像は撮像装置２０から
入力された画像データを予め定めた濃淡レベル（グレー
レベル）例えば２５６レベルで表現したもので、画像処
理プロセッサ７により処理され濃淡画像メモリ８に格納
された後、ＣＲＴ１２に表示される。この濃淡画像によ
って表された組織を検査するため、各組織または所望の
組織を抽出し、その面積を計算する方法があるが、その
場合、各組織を区分するため閾値を設定し、この閾値に
より２値化して所望の組織の２値画像を抽出し、その面
積を計算する。
画像（多値画像）を示す。濃淡画像は撮像装置２０から
入力された画像データを予め定めた濃淡レベル（グレー
レベル）例えば２５６レベルで表現したもので、画像処
理プロセッサ７により処理され濃淡画像メモリ８に格納
された後、ＣＲＴ１２に表示される。この濃淡画像によ
って表された組織を検査するため、各組織または所望の
組織を抽出し、その面積を計算する方法があるが、その
場合、各組織を区分するため閾値を設定し、この閾値に
より２値化して所望の組織の２値画像を抽出し、その面
積を計算する。
【００１６】金属表面組織や生体組織の組成を測定する
場合、同一試料または同一系列の試料から多数のサンプ
ルを取り出すことが多く、類似した組織を多数検査する
場合が多いので、基準となる画像について検査員が画面
を見ながら閾値を設定し、以降は基準画像と対象の画像
との相違を適切なパラメータで表示し、そのパラメータ
を用いて基準画像で設定した閾値に基づいて対象画像の
閾値を自動的に設定する。
場合、同一試料または同一系列の試料から多数のサンプ
ルを取り出すことが多く、類似した組織を多数検査する
場合が多いので、基準となる画像について検査員が画面
を見ながら閾値を設定し、以降は基準画像と対象の画像
との相違を適切なパラメータで表示し、そのパラメータ
を用いて基準画像で設定した閾値に基づいて対象画像の
閾値を自動的に設定する。
【００１７】図３は濃淡画像の濃度分布を表すヒストグ
ラムで横軸に濃度レベルを表し、縦軸に頻度を表す。頻
度としては検査対象として切り出した画面の全面積に占
める該当する濃度を有する面積の比で表す。図２で示し
た濃淡画像はａ，ｂ，ｃ，ｄの４つの領域より成ってお
り、ａが最も暗く、ｄが最も明るい濃度を表す。図３は
図２の濃淡画像のヒストグラムであり、領域ａの面積が
最も小さく、領域ｄの面積が最も大きく表示されてい
る。ヒストグラム曲線は図２に示した濃淡画像から予め
プログラムメモリ５に記憶されたプログラムに従って、
画像処理プロセッサ７により作成され、ＣＰＵ６により
ＣＲＴ１２に画面表示される。
ラムで横軸に濃度レベルを表し、縦軸に頻度を表す。頻
度としては検査対象として切り出した画面の全面積に占
める該当する濃度を有する面積の比で表す。図２で示し
た濃淡画像はａ，ｂ，ｃ，ｄの４つの領域より成ってお
り、ａが最も暗く、ｄが最も明るい濃度を表す。図３は
図２の濃淡画像のヒストグラムであり、領域ａの面積が
最も小さく、領域ｄの面積が最も大きく表示されてい
る。ヒストグラム曲線は図２に示した濃淡画像から予め
プログラムメモリ５に記憶されたプログラムに従って、
画像処理プロセッサ７により作成され、ＣＰＵ６により
ＣＲＴ１２に画面表示される。
【００１８】図２の濃淡画像を基準画像とし、検査員は
図２と図３のヒストグラムを見ながら組織の境界（即ち
閾値）を設定する。この場合４つの領域から構成されて
いるので３つの閾値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を設定する。この
基準画像のヒストグラムの閾値Ｔ１〜Ｔ３に基づき、基
準画像に類似する画像のヒストグラムの閾値を画像処理
プロセッサ７により自動的に設定する方法を以下に説明
する。なお、ヒストグラムの閾値により画像を２値化す
るので、ヒストグラムの閾値は画像の閾値と同じ意味で
ある。
図２と図３のヒストグラムを見ながら組織の境界（即ち
閾値）を設定する。この場合４つの領域から構成されて
いるので３つの閾値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を設定する。この
基準画像のヒストグラムの閾値Ｔ１〜Ｔ３に基づき、基
準画像に類似する画像のヒストグラムの閾値を画像処理
プロセッサ７により自動的に設定する方法を以下に説明
する。なお、ヒストグラムの閾値により画像を２値化す
るので、ヒストグラムの閾値は画像の閾値と同じ意味で
ある。
【００１９】次に図１に示した装置により測定試料の画
像を２値化するまでの動作を図４，図５のフロー図を用
いて説明する。光学顕微鏡により目的とする画像を得る
場合、まず、試料の測定対象位置を決定し（ＳＴ１）、
次にその位置の中から測定領域を抽出して（ＳＴ２）、
撮像する。測定対象の位置決め、領域決定はオートステ
ージ装置１５により行われる。対象領域の画像を入力し
た後（ＳＴ３）、照明不均一などによる画像の濃淡のむ
らを補正するシェーディング補正を行い（ＳＴ４）、画
像を構成する各画素の濃度を求めて、濃度の分布頻度を
表す濃度ヒストグラムを作成する（ＳＴ５）。次に濃度
の分布範囲を求める（ＳＴ６）。濃度ヒストグラムは図
３に示すように横軸を濃度としているので分布する濃度
範囲は容易に求められる。この濃度範囲から画像の濃度
レベルを正規化する（ＳＴ７）。例えば濃度を０〜２５
５の範囲で表すようにした場合、上限、下限の余裕を持
たせて、ヒストグラムの濃度範囲を５０〜２００の範囲
に割付ける。なお、濃度分布範囲を求める（ＳＴ６）
と、正規化する（ＳＴ７）の段階は後述するＳＴ１２に
のみ必要でＳＴ１１，ＳＴ１３の閾値決定法を用いる場
合には不要である。次に一つの画像を基準画像として取
り出し、基準画像の閾値を検査員がヒストグラムを参照
して決定する（ＳＴ８）。図３はこのように決定された
閾値を示す。次に濃度ヒストグラムの特徴位置を求める
（ＳＴ９）。特徴位置としてはヒストグラムの重心の濃
度値、ヒストグラムの上限と下限の中央値の濃度、下限
の濃度を用いる。
像を２値化するまでの動作を図４，図５のフロー図を用
いて説明する。光学顕微鏡により目的とする画像を得る
場合、まず、試料の測定対象位置を決定し（ＳＴ１）、
次にその位置の中から測定領域を抽出して（ＳＴ２）、
撮像する。測定対象の位置決め、領域決定はオートステ
ージ装置１５により行われる。対象領域の画像を入力し
た後（ＳＴ３）、照明不均一などによる画像の濃淡のむ
らを補正するシェーディング補正を行い（ＳＴ４）、画
像を構成する各画素の濃度を求めて、濃度の分布頻度を
表す濃度ヒストグラムを作成する（ＳＴ５）。次に濃度
の分布範囲を求める（ＳＴ６）。濃度ヒストグラムは図
３に示すように横軸を濃度としているので分布する濃度
範囲は容易に求められる。この濃度範囲から画像の濃度
レベルを正規化する（ＳＴ７）。例えば濃度を０〜２５
５の範囲で表すようにした場合、上限、下限の余裕を持
たせて、ヒストグラムの濃度範囲を５０〜２００の範囲
に割付ける。なお、濃度分布範囲を求める（ＳＴ６）
と、正規化する（ＳＴ７）の段階は後述するＳＴ１２に
のみ必要でＳＴ１１，ＳＴ１３の閾値決定法を用いる場
合には不要である。次に一つの画像を基準画像として取
り出し、基準画像の閾値を検査員がヒストグラムを参照
して決定する（ＳＴ８）。図３はこのように決定された
閾値を示す。次に濃度ヒストグラムの特徴位置を求める
（ＳＴ９）。特徴位置としてはヒストグラムの重心の濃
度値、ヒストグラムの上限と下限の中央値の濃度、下限
の濃度を用いる。
【００２０】次に類似画像の閾値を決定する方法を選択
する（ＳＴ１０）。類似画像の閾値は基準画像の閾値に
基づいて決定するが、その決定方法はいくつかあり、測
定対象を考慮して検査員が方法を指定すると、それに応
じた方法で類似画像の閾値を装置が自動的に決定する。
第１の方法は類似画像の閾値は基準画像の閾値と同じ値
とし、基準画像と類似画像の特徴位置の濃度レベルが一
致するように類似画像の濃度の割付けを移動するもの
で、第１実施例で示す方法である（ＳＴ１１）。第２の
方法は基準画像と類似画像の閾値と特徴位置の差が共に
同じになるように類似画像の閾値を決める方法で第２〜
第４実施例で示す方法である（ＳＴ１２）。第３の方法
は類似画像の閾値は基準画像の閾値と同じ値とし、特徴
位置の濃度が基準画像と類似画像で同じとなるように試
料への照明を調整する方法で第５実施例で示す方法であ
る（ＳＴ１３）。このようにして定めた閾値によって基
準画像、類似画像の２値化を行う（ＳＴ１４）。
する（ＳＴ１０）。類似画像の閾値は基準画像の閾値に
基づいて決定するが、その決定方法はいくつかあり、測
定対象を考慮して検査員が方法を指定すると、それに応
じた方法で類似画像の閾値を装置が自動的に決定する。
第１の方法は類似画像の閾値は基準画像の閾値と同じ値
とし、基準画像と類似画像の特徴位置の濃度レベルが一
致するように類似画像の濃度の割付けを移動するもの
で、第１実施例で示す方法である（ＳＴ１１）。第２の
方法は基準画像と類似画像の閾値と特徴位置の差が共に
同じになるように類似画像の閾値を決める方法で第２〜
第４実施例で示す方法である（ＳＴ１２）。第３の方法
は類似画像の閾値は基準画像の閾値と同じ値とし、特徴
位置の濃度が基準画像と類似画像で同じとなるように試
料への照明を調整する方法で第５実施例で示す方法であ
る（ＳＴ１３）。このようにして定めた閾値によって基
準画像、類似画像の２値化を行う（ＳＴ１４）。
【００２１】第１実施例を図６を用いて説明する。本実
施例は類似画像の閾値を基準画像の閾値と同じ値とし、
基準画像と類似画像の特徴位置の濃度が一致するように
類似画像の濃度レベルを移動させるものであり、特徴位
置としてはヒストグラムの重心を用いた場合について説
明する。重心の代わりに濃度の中央値、下限値を用いた
場合も同様にして閾値を決めることができる。
施例は類似画像の閾値を基準画像の閾値と同じ値とし、
基準画像と類似画像の特徴位置の濃度が一致するように
類似画像の濃度レベルを移動させるものであり、特徴位
置としてはヒストグラムの重心を用いた場合について説
明する。重心の代わりに濃度の中央値、下限値を用いた
場合も同様にして閾値を決めることができる。
【００２２】図６（Ａ）は基準画像のヒストグラムを示
し、（Ｂ）の実線は類似画像のヒストグラムを示す。基
準画像のヒストグラムの面積重心をＧ１とし、その横座
標（濃度）をＸ１とする。また類似画像のヒストグラム
の面積重心をＧ２とし、その横座標をＸ２とする。両重
心の差ΔＸ＝Ｘ２−Ｘ１を求め、この値を類似画像の各
画素の濃度より減算する。なおΔＸが正の場合は減算
し、負の値のときはΔＸの絶対値を加算する。これによ
り類似画像の濃度を差ΔＸだけ移動して両ヒストグラム
の重心Ｇ１とＧ２を一致させることができる。（Ｂ）の
破線は類似画像の各画素の濃度を差ΔＸ移動してＧ１と
Ｇ２を一致させた状態を示す。
し、（Ｂ）の実線は類似画像のヒストグラムを示す。基
準画像のヒストグラムの面積重心をＧ１とし、その横座
標（濃度）をＸ１とする。また類似画像のヒストグラム
の面積重心をＧ２とし、その横座標をＸ２とする。両重
心の差ΔＸ＝Ｘ２−Ｘ１を求め、この値を類似画像の各
画素の濃度より減算する。なおΔＸが正の場合は減算
し、負の値のときはΔＸの絶対値を加算する。これによ
り類似画像の濃度を差ΔＸだけ移動して両ヒストグラム
の重心Ｇ１とＧ２を一致させることができる。（Ｂ）の
破線は類似画像の各画素の濃度を差ΔＸ移動してＧ１と
Ｇ２を一致させた状態を示す。
【００２３】第２実施例を図７を用いて説明する。本実
施例はヒストグラムの特徴位置としてその重心の値を用
いたもので、まず基準画像についてヒストグラムを作成
し、このヒストグラムに閾値を検査員が設定した後、ヒ
ストグラムの重心を求め、重心と閾値との横座標の距離
が、基準画像とこの類似画像のヒストグラム上で同じと
なるように設定する。図７（Ａ）は基準画像のヒストグ
ラムを示し、（Ｂ）は類似画像のヒストグラムを示す。
基準画像のヒストグラムの面積重心をＧ１とし、その横
座標（濃度）をＸ１とする。また、類似画像のヒストグ
ラムの面積重心をＧ２とし、その横座標をＸ２とする。
両重心の差ΔＸ＝Ｘ２−Ｘ１を求め、これを基準画像の
ヒストグラムに設定された各閾値Ｔ１〜Ｔ３の横座標に
加算することにより類似画像のヒストグラム上に閾値Ｔ
１〜Ｔ３を設定することができる。以上の演算はＣＰＵ
６，画像処理プロセッサ７等により行われる。
施例はヒストグラムの特徴位置としてその重心の値を用
いたもので、まず基準画像についてヒストグラムを作成
し、このヒストグラムに閾値を検査員が設定した後、ヒ
ストグラムの重心を求め、重心と閾値との横座標の距離
が、基準画像とこの類似画像のヒストグラム上で同じと
なるように設定する。図７（Ａ）は基準画像のヒストグ
ラムを示し、（Ｂ）は類似画像のヒストグラムを示す。
基準画像のヒストグラムの面積重心をＧ１とし、その横
座標（濃度）をＸ１とする。また、類似画像のヒストグ
ラムの面積重心をＧ２とし、その横座標をＸ２とする。
両重心の差ΔＸ＝Ｘ２−Ｘ１を求め、これを基準画像の
ヒストグラムに設定された各閾値Ｔ１〜Ｔ３の横座標に
加算することにより類似画像のヒストグラム上に閾値Ｔ
１〜Ｔ３を設定することができる。以上の演算はＣＰＵ
６，画像処理プロセッサ７等により行われる。
【００２４】次に第３実施例を図８を用いて説明する。
本実施例はヒストグラムの特徴位置を表すものとして、
ヒストグラム下限値（暗い方）と上限値（明るい方）の
中央値を求め、この中央値と閾値との横座標の距離が基
準画像と類似画像のヒストグラム上で同じとなるように
類似画像の閾値を設定する。図８（Ａ）は基準画像のヒ
ストグラムを示し、（Ｂ）は類似画像のヒストグラムを
示す。基準画像のヒストグラムの上限値と上限値とから
中央値（Ｘ１）を求め、同様にして求めた類似画像のヒ
ストグラムの中央値（Ｘ２）を求め、これらの差ΔＸ＝
Ｘ２−Ｘ１を基準画像のヒストグラムに設定された閾値
Ｔ１〜Ｔ３の横座標に加算することにより、類似画像の
ヒストグラム上に閾値Ｔ１〜Ｔ３を設定することができ
る。この設定もＣＰＵ６，画像処理プロセッサ７等によ
り行われる。
本実施例はヒストグラムの特徴位置を表すものとして、
ヒストグラム下限値（暗い方）と上限値（明るい方）の
中央値を求め、この中央値と閾値との横座標の距離が基
準画像と類似画像のヒストグラム上で同じとなるように
類似画像の閾値を設定する。図８（Ａ）は基準画像のヒ
ストグラムを示し、（Ｂ）は類似画像のヒストグラムを
示す。基準画像のヒストグラムの上限値と上限値とから
中央値（Ｘ１）を求め、同様にして求めた類似画像のヒ
ストグラムの中央値（Ｘ２）を求め、これらの差ΔＸ＝
Ｘ２−Ｘ１を基準画像のヒストグラムに設定された閾値
Ｔ１〜Ｔ３の横座標に加算することにより、類似画像の
ヒストグラム上に閾値Ｔ１〜Ｔ３を設定することができ
る。この設定もＣＰＵ６，画像処理プロセッサ７等によ
り行われる。
【００２５】次に第４実施例を図９を用いて説明する。
本実施例はヒストグラムの特徴位置を表すものとしてヒ
ストグラムの下限値（暗い方）を求め、この下限値と閾
値との横座標の距離が基準画像と類似画像のヒストグラ
ム上で同じになるよう類似画像の閾値を設定する。図９
（Ａ）は基準画像のヒストグラムを示し、（Ｂ）は類似
画像のヒストグラムを示す。基準画像のヒストグラムの
下限値（Ｘ１）と類似画像のヒストグラムの下限値（Ｘ
２）との差ΔＸ＝Ｘ２−Ｘ１を基準画像のヒストグラム
に設定された閾値Ｔ１〜Ｔ３の横座標に加算することに
より、類似画像のヒストグラム上に閾値Ｔ１〜Ｔ３を設
定することができる。この設定もＣＰＵ６，画像処理プ
ロセッサ７等により行われる。
本実施例はヒストグラムの特徴位置を表すものとしてヒ
ストグラムの下限値（暗い方）を求め、この下限値と閾
値との横座標の距離が基準画像と類似画像のヒストグラ
ム上で同じになるよう類似画像の閾値を設定する。図９
（Ａ）は基準画像のヒストグラムを示し、（Ｂ）は類似
画像のヒストグラムを示す。基準画像のヒストグラムの
下限値（Ｘ１）と類似画像のヒストグラムの下限値（Ｘ
２）との差ΔＸ＝Ｘ２−Ｘ１を基準画像のヒストグラム
に設定された閾値Ｔ１〜Ｔ３の横座標に加算することに
より、類似画像のヒストグラム上に閾値Ｔ１〜Ｔ３を設
定することができる。この設定もＣＰＵ６，画像処理プ
ロセッサ７等により行われる。
【００２６】次に第５実施例を説明する。本実施例は基
準画像のヒストグラムの特徴位置として重心を用い、重
心と類似画像のヒストグラムの重心位置とを測定対象物
への照明強度を調整することにより一致させ、基準画像
のヒストグラムの閾値を類似画像のヒストグラムの閾値
として用いるものであり、第１実施例と原理は同じなの
で、図６を用いて説明する。まず、基準画像のヒストグ
ラムの重心Ｘ１と類似画像のヒストグラムの重心Ｘ２を
求め、図１に示す照明自動調節装置１７により照明装置
２３の照明電流を制御して重心Ｘ２が重心Ｘ１に一致す
る（Ｘ２＝Ｘ１）ように照明強度を調節する。両重心を
一致させた後、基準画像のヒストグラム上に設定された
閾値Ｔ１〜Ｔ３の位置を類似画像のヒストグラムに設定
する。重心Ｘ１，Ｘ２の算出および一致の判定は画像処
理プロセッサ７により行い、照明自動調節装置１７の制
御は制御管理用コンピュータ１４が行う。特徴位置とし
て重心を用いたが、重心の代わりに濃度の中央値、下限
値を用いた場合も同様にして閾値を決定することができ
る。
準画像のヒストグラムの特徴位置として重心を用い、重
心と類似画像のヒストグラムの重心位置とを測定対象物
への照明強度を調整することにより一致させ、基準画像
のヒストグラムの閾値を類似画像のヒストグラムの閾値
として用いるものであり、第１実施例と原理は同じなの
で、図６を用いて説明する。まず、基準画像のヒストグ
ラムの重心Ｘ１と類似画像のヒストグラムの重心Ｘ２を
求め、図１に示す照明自動調節装置１７により照明装置
２３の照明電流を制御して重心Ｘ２が重心Ｘ１に一致す
る（Ｘ２＝Ｘ１）ように照明強度を調節する。両重心を
一致させた後、基準画像のヒストグラム上に設定された
閾値Ｔ１〜Ｔ３の位置を類似画像のヒストグラムに設定
する。重心Ｘ１，Ｘ２の算出および一致の判定は画像処
理プロセッサ７により行い、照明自動調節装置１７の制
御は制御管理用コンピュータ１４が行う。特徴位置とし
て重心を用いたが、重心の代わりに濃度の中央値、下限
値を用いた場合も同様にして閾値を決定することができ
る。
【００２７】以上５通りの閾値決定方法を説明したが、
何れの方法を採用するかは、測定対象によって決定す
る。しかし、何れにするか決め兼ねることもあり、この
ような場合、トライアンドエラーで適した方法を決定す
るのがよい。以上のようにして各画像の閾値を決定した
後、各領域の面積を演算し、各組織の定量測定が行われ
る。
何れの方法を採用するかは、測定対象によって決定す
る。しかし、何れにするか決め兼ねることもあり、この
ような場合、トライアンドエラーで適した方法を決定す
るのがよい。以上のようにして各画像の閾値を決定した
後、各領域の面積を演算し、各組織の定量測定が行われ
る。
【００２８】上記の実施例では顕微鏡で組織を観察して
同定する例について述べたが、金属組織、生物組織の同
定だけでなく、印刷結果の検査、温度分布画像の温度領
域の識別、さらに衛星写真や航空写真による地上の領域
分布計測にも活用できる。
同定する例について述べたが、金属組織、生物組織の同
定だけでなく、印刷結果の検査、温度分布画像の温度領
域の識別、さらに衛星写真や航空写真による地上の領域
分布計測にも活用できる。
【００２９】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
は、基準画像のヒストグラム上で閾値を設定すれば、基
準画像と類似画像のヒストグラムの特徴に基づき、基準
画像の閾値から類似画像の閾値を自動的に設定できる。
これにより類似画像のヒストグラムに明確なボトムが表
れていない場合でも閾値を設定することができる。
は、基準画像のヒストグラム上で閾値を設定すれば、基
準画像と類似画像のヒストグラムの特徴に基づき、基準
画像の閾値から類似画像の閾値を自動的に設定できる。
これにより類似画像のヒストグラムに明確なボトムが表
れていない場合でも閾値を設定することができる。
【図１】本発明の実施例を実現する構成の一例を示す図
である。
である。
【図２】金属表面組織の一例を示す図である。
【図３】図２に示す組織の濃度ヒストグラムを示す図で
ある。
ある。
【図４】本発明の実施例の動作フロー図である。
【図５】図４に続く動作フロー図である。
【図６】第１実施例の閾値を設定する説明図である。
【図７】第２実施例の重心を合わせることにより閾値を
設定する方法を説明する図である。
設定する方法を説明する図である。
【図８】第３実施例の中央値を合わせることにより閾値
を設定する方法を説明する図である。
を設定する方法を説明する図である。
【図９】第４実施例の下限値を合わせることにより閾値
を設定する方法を説明する図である。
を設定する方法を説明する図である。
１ 顕微鏡 ６ ＣＰＵ ７ 画像処理プロセッサ ８ 濃淡画像メモリ ９ ２値化メモリ １５ オートステージ装置 １６ オートフォーカス装置 １７ 照明自動調節装置 ２０ 撮像装置 ２３ 照明装置
Claims (5)
- 【請求項１】 複数の領域を表す画像を予め設定した濃
淡段階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲
を表す閾値を定める画像解析による領域の閾値決定方法
において、基準画像のヒストグラムの特徴を表す特徴位
置を定め、該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度
範囲を表す閾値を定め、基準画像に類似する類似画像に
ついてそのヒストグラムの特徴位置を求め、基準画像の
ヒストグラムの特徴位置と類似画像のヒストグラムの特
徴位置との差分を基準画像のヒストグラムの閾値に加算
した位置を類似画像のヒストグラムの閾値とすることを
特徴とする画像解析による領域の閾値決定方法。 - 【請求項２】 試料に照明を当ててテレビカメラで撮像
した複数の領域を表す画像より予め設定した濃淡段階に
応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒスト
グラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表す閾
値を定める画像解析による領域の閾値決定方法におい
て、基準画像のヒストグラムとその特徴位置を求め、該
ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す閾
値を定め、基準画像に類似する類似画像についてヒスト
グラムとその特徴位置を求め、類似画像のヒストグラム
の特徴位置が基準画像のヒストグラムの特徴位置と一致
するよう照明を調整し、基準画像のヒストグラムの閾値
を類似画像のヒストグラム閾値としたことを特徴とする
画像解析による領域の閾値決定方法。 - 【請求項３】 前記特徴位置がヒストグラムの面積重心
の濃度の値であることを特徴とする請求項１または２に
記載の画像解析による領域の閾値決定方法。 - 【請求項４】 前記特徴位置がヒストグラムの濃度の上
限値と下限値との中央値であることを特徴とする請求項
１または２に記載の画像解析による領域の閾値決定方
法。 - 【請求項５】 前記特徴位置がヒストグラムの濃度の下
限値であることを特徴とする請求項１または２に記載の
画像解析による領域の閾値決定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6024993A JP2976796B2 (ja) | 1994-02-23 | 1994-02-23 | 画像解析による領域の閾値決定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6024993A JP2976796B2 (ja) | 1994-02-23 | 1994-02-23 | 画像解析による領域の閾値決定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07234942A JPH07234942A (ja) | 1995-09-05 |
| JP2976796B2 true JP2976796B2 (ja) | 1999-11-10 |
Family
ID=12153510
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6024993A Expired - Fee Related JP2976796B2 (ja) | 1994-02-23 | 1994-02-23 | 画像解析による領域の閾値決定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2976796B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100356018B1 (ko) * | 1999-12-06 | 2002-10-18 | 한국전자통신연구원 | 색 정보를 이용한 영상 색인 및 검색방법 |
| KR100609178B1 (ko) * | 2000-03-13 | 2006-08-02 | 엘지전자 주식회사 | 칼라 왜곡 정보를 이용한 내용기반 멀티미디어 데이터 검색 방법 |
| JP4634324B2 (ja) * | 2006-03-07 | 2011-02-16 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 透過電子顕微鏡 |
-
1994
- 1994-02-23 JP JP6024993A patent/JP2976796B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07234942A (ja) | 1995-09-05 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |